一种机器人性能评价方法及系统技术方案

本申请公开了一种机器人性能评价方法及系统，机器人性能评价方法包括：轨迹数据获得步骤：收集机器人在任务路径下的轨迹位置数据；控制误差向量集合获得步骤：根据所述运行轨迹数据以及所述参考轨迹数据获得所述机器人的控制误差向量集合；控制精度聚类集合获得步骤：对所述控制误差向量集合进行聚类获得所述机器人的控制精度聚类集合；控制性能方向集合获得步骤：根据预设规则对所述控制误差向量集合进行分类，获得多个控制速度误差向量子集合并进行聚类获得所述机器人的控制性能方向集合；机器人性能评价结果获得步骤：根据所述控制精度聚类集合及所述控制性能方向集合获得机器人性能评价结果。得机器人性能评价结果。得机器人性能评价结果。

【技术实现步骤摘要】
一种机器人性能评价方法及系统


[0001]本申请涉及机器人性能评价
，尤其涉及一种机器人性能评价方法及系统。

技术介绍

[0002]现有机器人性能评价方法主要为层析分析法、模糊逻辑法等评价方法。这些方法需要按照专家经验人为设定相关评价参数，导致评价方法主观性较强，构建后的评价模型通用性较差。此外，现有评价方法所依赖的评价指标计算方式主要为求极值、期望及标准差等方法。然而，随着工业物联网等信息技术的发展，机器人运行历史数据为机器人的性能分析提供良好基础，现有的指标计算方式对机器人历史运行数据的利用率较低，这就导致评价结果不能深入反应机器人的性能变化。现有评价方法如层次分析法等虽然可以实现对机器人性能的评价，但是评价结果是性能的综合得分，一般缺乏实际的物理意义，无法对机器人的性能优化提供指导，缺乏实际应用价值。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供了一种机器人性能评价方法及系统，以至少解决了利用现有技术获取的机器人评价结果存在人为主观因素影响、现有的指标计算方式对机器人历史运行数据的利用率较低导致评价结果不能深入反应机器人的性能变化以及现有技术评价结果是机器人性能的综合得分，缺乏实际的物理意义，无法对机器人的性能优化提供指导等问题。
[0004]本专利技术提供了一种机器人性能评价方法，包括：
[0005]轨迹数据获得步骤：收集机器人在任务路径下的轨迹位置数据；
[0006]控制误差向量集合获得步骤：从所述轨迹位置数据中提取运行轨迹数据以及参考轨迹数据，并根据所述运行轨迹数据以及所述参考轨迹数据获得所述机器人的控制误差向量集合；
[0007]控制精度聚类集合获得步骤：对所述控制误差向量集合进行聚类获得所述机器人的控制精度聚类集合；
[0008]控制性能方向集合获得步骤：根据预设规则对所述控制误差向量集合进行分类，获得多个控制速度误差向量子集合并对多个所述控制速度误差向量子集合进行聚类获得所述机器人的控制性能方向集合；
[0009]机器人性能评价结果获得步骤：根据所述控制精度聚类集合及所述控制性能方向集合获得机器人性能评价结果。
[0010]上述的机器人性能评价方法，所述轨迹数据获得步骤包括，根据所述任务路径下的所述轨迹，在相同速度及负重测试条件下控制所述机器人进行重复运动，并收集所述机器人在所述任务路径下的所述轨迹的所述轨迹位置数据，其中，所述轨迹位置数据包括，所述运行轨迹数据与所述参考轨迹数据。
[0011]上述的机器人性能评价方法，所述控制误差向量集合获得步骤包括：
[0012]轨迹数据提取步骤：从所述轨迹位置数据中提取所述运行轨迹数据以及所述参考轨迹数据；
[0013]控制误差向量集合计算步骤：基于欧式距离通过k
‑
means算法对所述运行轨迹数据及所述参考轨迹数据进行聚类获得所述控制精度聚类集合。
[0014]上述的机器人性能评价方法，所述控制性能方向集合步骤包括：
[0015]控制误差向量集合分类步骤：根据所述机器人在所述任务路径下的所述轨迹中不同的速度状态，将所述控制误差向量集合划分为多个不同的所述速度状态下的所述控制速度误差向量子集合；
[0016]控制性能方向集合计算步骤：按照余弦相似性利用k
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means算法分别对不同的所述速度状态下的多个所述控制速度误差向量子集合进行聚类获得所述控制性能方向集合。
[0017]上述的机器人性能评价方法，所述机器人性能评价结果获得步骤包括：
[0018]典型方向获得步骤：根据所述控制性能方向集合获得各个聚类中心方向并作为该聚类的典型方向；
[0019]机器人性能评价结果计算步骤：通过比较所述典型方向与迪卡尔空间坐标轴三个坐标平面之间的夹角，按照最大原则将所述典型方向划分为XYZ三个方向，再对所述控制精度聚类集合与所述典型方向进行交集运算，获得所述机器人性能评价结果。
[0020]本专利技术还提供一种机器人性能评价系统，其中，适用于上述所述的机器人性能评价方法，所述机器人性能评价系统包括：
[0021]轨迹数据获得单元：收集机器人在任务路径下的轨迹位置数据；
[0022]控制误差向量集合获得单元：从所述轨迹位置数据中提取运行轨迹数据以及参考轨迹数据，并根据所述运行轨迹数据以及所述参考轨迹数据获得所述机器人的控制误差向量集合；
[0023]控制精度聚类集合获得单元：对所述控制误差向量集合进行聚类获得所述机器人的控制精度聚类集合；
[0024]控制性能方向集合获得单元：根据预设规则对所述控制误差向量集合进行分类，获得多个控制速度误差向量子集合并对多个所述控制速度误差向量子集合进行聚类获得所述机器人的控制性能方向集合；
[0025]机器人性能评价结果获得单元：根据所述控制精度聚类集合及所述控制性能方向集合获得机器人性能评价结果。
[0026]上述的机器人性能评价系统，所述轨迹数据获得单元根据所述任务路径下的所述轨迹，在相同速度及负重测试条件下控制所述机器人进行重复运动，并收集所述机器人在所述任务路径下的所述轨迹的所述轨迹位置数据，其中，所述轨迹位置数据包括，所述运行轨迹数据与所述参考轨迹数据。
[0027]上述的机器人性能评价系统，所述控制误差向量集合获得单元包括：
[0028]轨迹数据提取模块：从所述轨迹位置数据中提取所述运行轨迹数据以及所述参考轨迹数据；
[0029]控制误差向量集合计算模块：基于欧式距离通过k
‑
means算法对所述运行轨迹数据及所述参考轨迹数据进行聚类获得所述控制精度聚类集合。
[0030]上述的机器人性能评价系统，所述控制性能方向集合单元包括：
[0031]控制误差向量集合分类模块：根据所述机器人在所述任务路径下的所述轨迹中不同的速度状态，将所述控制误差向量集合划分为多个不同的所述速度状态下的所述控制速度误差向量子集合；
[0032]控制性能方向集合计算模块：按照余弦相似性利用k
‑
means算法分别对不同的所述速度状态下的多个所述控制速度误差向量子集合进行聚类获得所述控制性能方向集合。
[0033]上述的机器人性能评价系统，所述机器人性能评价结果获得单元包括：
[0034]典型方向获得模块：根据所述控制性能方向集合获得各个聚类中心方向并作为该聚类的典型方向；
[0035]机器人性能评价结果计算模块：通过比较所述典型方向与迪卡尔空间坐标轴三个坐标平面之间的夹角，按照最大原则将所述典型方向划分为XYZ三个方向，再对所述控制精度聚类集合与所述典型方向进行交集运算，获得所述机器人性能评价结果。
[0036]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述的机器人性能评价方法。
[0037]本专利技术还提供一种电子设备可读存储介本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机器人性能评价方法，其特征在于，包括：轨迹数据获得步骤：收集机器人在任务路径下的轨迹位置数据；控制误差向量集合获得步骤：从所述轨迹位置数据中提取运行轨迹数据以及参考轨迹数据，并根据所述运行轨迹数据以及所述参考轨迹数据获得所述机器人的控制误差向量集合；控制精度聚类集合获得步骤：对所述控制误差向量集合进行聚类获得所述机器人的控制精度聚类集合；控制性能方向集合获得步骤：根据预设规则对所述控制误差向量集合进行分类，获得多个控制速度误差向量子集合并对多个所述控制速度误差向量子集合进行聚类获得所述机器人的控制性能方向集合；机器人性能评价结果获得步骤：根据所述控制精度聚类集合及所述控制性能方向集合获得机器人性能评价结果。2.根据权利要求1所述的机器人性能评价方法，其特征在于，所述轨迹数据获得步骤包括，根据所述任务路径下的所述轨迹，在相同速度及负重测试条件下控制所述机器人进行重复运动，并收集所述机器人在所述任务路径下的所述轨迹的所述轨迹位置数据，其中，所述轨迹位置数据包括，所述运行轨迹数据与所述参考轨迹数据。3.根据权利要求1所述的机器人性能评价方法，其特征在于，所述控制误差向量集合获得步骤包括：轨迹数据提取步骤：从所述轨迹位置数据中提取所述运行轨迹数据以及所述参考轨迹数据；控制误差向量集合计算步骤：基于欧式距离通过k
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means算法对所述运行轨迹数据及所述参考轨迹数据进行聚类获得所述控制精度聚类集合。4.根据权利要求1所述的机器人性能评价方法，其特征在于，所述控制性能方向集合步骤包括：控制误差向量集合分类步骤：根据所述机器人在所述任务路径下的所述轨迹中不同的速度状态，将所述控制误差向量集合划分为多个不同的所述速度状态下的所述控制速度误差向量子集合；控制性能方向集合计算步骤：按照余弦相似性利用k
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means算法分别对不同的所述速度状态下的多个所述控制速度误差向量子集合进行聚类获得所述控制性能方向集合。5.根据权利要求1所述的机器人性能评价方法，其特征在于，所述机器人性能评价结果获得步骤包括：典型方向获得步骤：根据所述控制性能方向集合获得各个聚类中心方向并作为该聚类的典型方向；机器人性能评价结果计算步骤：通过比较所述典型方向与迪卡尔空间坐标轴三个坐标平面之间的夹角，按照最大原则将所述典型方向划分为XYZ三个方向，再对所述控制精度聚类集合与所述典型方向进行交集运算，获得所述机器人性能评价结果。6.一种机器人性能评价系统，其特征在于，适用于上述权...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝玉福，李正浩，赵凯羽，房浩，康劲松，董健，冯一凡，徐晓东，
申请(专利权)人：中车青岛四方车辆研究所有限公司，
类型：发明
国别省市：